本文關(guān)鍵詞： 屬性偏序 近紅外光譜分析 工作記憶 可視化模式識(shí)別 腦功能　出處：《燕山大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：大腦是人類中樞神經(jīng)系統(tǒng)的重要器官,賦予了人類智慧與情感,以及諸多人類所特有的行為能力。然而人類對(duì)大腦及腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行機(jī)制知之甚少,同時(shí)各種腦部功能性疾病如帕金森、癲癇等等正威脅著很多人的健康。近年來,在無創(chuàng)腦功能成像(監(jiān)測(cè))技術(shù)手段的促進(jìn)下,神經(jīng)科學(xué)、醫(yī)學(xué)和心理學(xué)領(lǐng)域的大腦功能研究獲得了極大的進(jìn)步。相對(duì)于功能型磁共振成像等常見腦功能監(jiān)測(cè)技術(shù),腦功能近紅外光譜不僅有著較高的時(shí)間和空間分辨率,同時(shí)保證了無創(chuàng)、儀器便攜性及經(jīng)濟(jì)性等實(shí)際應(yīng)用要求。通過對(duì)大腦血液動(dòng)力學(xué)變化的實(shí)時(shí)測(cè)量,腦功能近紅外光譜信號(hào)直接反應(yīng)了大腦特別是大腦皮層的氧代謝活動(dòng),從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同大腦功能狀態(tài)的監(jiān)測(cè)。作為新型的腦功能監(jiān)測(cè)技術(shù),腦功能近紅外光譜技術(shù)正逐漸成為腦神經(jīng)研究中廣泛應(yīng)用的技術(shù)。但目前腦功能近紅外光譜的信號(hào)或圖像分析處理方法缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),而在實(shí)際的腦功能研究中往往需要面對(duì)大量數(shù)據(jù)分析處理問題。因此,本論文致力于研究腦功能近紅外光譜的腦血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)信號(hào)的分析方法,主要開展了下述研究工作:通過人體主要成分對(duì)近紅外光的吸收和散射作用,介紹了腦功能近紅外光譜分析技術(shù)所采用的基本光學(xué)原理。根據(jù)Beer-Lambert法則的修正和微分光程的確定方法,闡述了功能近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行血液動(dòng)力學(xué)參數(shù)測(cè)量和提取的基本原理。針對(duì)功能近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用中,腦功能原始信號(hào)會(huì)受到各種噪聲(特別是生理噪聲和運(yùn)動(dòng)偽影)干擾的問題,對(duì)腦功能近紅外光譜信號(hào)中噪聲及運(yùn)動(dòng)偽影的常見去噪方法進(jìn)行了簡(jiǎn)單的討論和比較。在腦功能近紅外光譜技術(shù)的信號(hào)特性及統(tǒng)計(jì)特征提取方法基礎(chǔ)上,結(jié)合多元圖表示原理,提出了腦功能近紅外光譜的雷達(dá)圖表示和變尺度的圖特征提取方法。結(jié)合實(shí)際腦功能近紅外光譜數(shù)據(jù),對(duì)統(tǒng)計(jì)特征提取方法和與本研究所提的方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。通過與傳統(tǒng)方法在模式分類性能差異的對(duì)比,驗(yàn)證了基于多元圖表示原理的腦功能近紅外光譜特征提取方法。研究了以屬性偏序理論為基礎(chǔ)的腦功能近紅外光譜分析方法,將變尺度的光譜特征提取向變尺度的模式分類工具拓展。提出了屬性偏序結(jié)構(gòu)圖逐層生成算法,實(shí)現(xiàn)了以可視化的方法對(duì)腦功能近紅外光譜在多個(gè)尺度上全面地分析,并進(jìn)一步得出光譜數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化模式。借助有監(jiān)督字典學(xué)習(xí)稀疏表示的基本理論和算法,提出了屬性偏序表示序字典用于光譜模式的稀疏表示,并構(gòu)造了相應(yīng)算法工具來解決測(cè)試樣本與屬性偏序結(jié)構(gòu)圖模式匹配的問題。通過實(shí)際腦功能近紅外光譜信號(hào)分析,對(duì)基于屬性偏序理論的可視化模式分類方法進(jìn)行了有效性檢驗(yàn)。選用n-back前額葉工作記憶負(fù)荷腦功能近紅外光譜信號(hào),進(jìn)行了前額葉工作記憶量化研究。通過n-back實(shí)驗(yàn)中腦功能近紅外光譜信號(hào)血液動(dòng)力學(xué)平均變化和雷達(dá)圖特征的對(duì)比研究,證明了通過雷達(dá)圖進(jìn)行腦功能近紅外光譜信號(hào)能夠更好的實(shí)現(xiàn)信號(hào)的特征提取和可視化。應(yīng)用本文提出的屬性偏序表示序方法進(jìn)行了前額葉工作記憶的量化研究,獲得了比國外同類研究更高的分類精度。在上述研究的基礎(chǔ)上,參考了腦功能近紅外光譜用于臨床麻醉深度監(jiān)測(cè)研究的相關(guān)成果。本文提出了麻醉狀態(tài)腦功能近紅外光譜信號(hào)仿真方法。對(duì)模擬生成的麻醉狀態(tài)仿真信號(hào),應(yīng)用了多元圖特征提取和屬性偏序方法進(jìn)行了模式分類研究。為基于腦功能近紅外光譜技術(shù)和本文提出的信號(hào)分析方法的麻醉深度監(jiān)測(cè)研究提供了先期研究基礎(chǔ)。
[Abstract]:In recent years , the brain function near infrared spectrum signal directly reflects the brain function near infrared spectrum technique .

【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;R338

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 駱清銘,鄧暉,龔輝,曾紹群,陳衛(wèi)國;用于腦血流量檢測(cè)的近紅外光譜術(shù)[J];紅外與毫米波學(xué)報(bào);1999年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 張巖;基于近紅外光譜技術(shù)的腦功能活動(dòng)信號(hào)提取方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

2 李婷;光在三維結(jié)構(gòu)組織中傳輸?shù)腗C模擬及腦功能成像研究[D];華中科技大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：1503516